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Machine learning the first stage in 2SLS: Practical guidance from bias decomposition and simulation

Connor Lennon · Edward Rubin · Glen Waddell首次提交 2025-05-19 · 修订 2025-05-19 · v1arXiv预印本

在 2SLS 第一阶段使用机器学习：来自偏差分解与模拟的实践指导AI 解读

Machine learning (ML) primarily evolved to solve "prediction problems." The first stage of two-stage least squares (2SLS) is a prediction problem, suggesting potential gains from ML first-stage assistance. However, little guidance exists on when ML helps 2SLS$\unicode{x2014}$or when it hurts. We investigate the implications of inserting ML into 2SLS, decomposing the bias into three informative components. Mechanically, ML-in-2SLS procedures face issues common to prediction…Machine learning (ML) primarily evolved to solve "prediction problems." The first stage of two-stage least squares (2SLS) is a prediction problem, suggesting potential gains from ML first-stage assistance. However, little guidance exists on when ML helps 2SLS$\unicode{x2014}$or when it hurts. We investigate the implications of inserting ML into 2SLS, decomposing the bias into three informative components. Mechanically, ML-in-2SLS procedures face issues common to prediction…

微观 · 因果推断机器学习与 DML 工具变量

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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